LLM评测

测试LLM输出效果，离不开大量数据集。从零开始准备这些数据，费时、烧钱，还特别折腾。但现在情况不一样了：以前要花几周手工打造的数千条测试用例，现在几分钟就搞定。 合成数据生成的核心思路很简单：让LLM自己造数据，省掉收集、清洗、标注这些苦力活。有了GPT-4等这样的模型，合成出来的数据集比人工标注的更全面、更多样，速度还快得多。这些数据可以用来给LLM系统做…

手动抽查提示词和输出，既慢又容易遗漏，长期来看难以持续。要确保 LLM 应用上线后稳定可靠，必须将评估过程自动化、流水线化。本文旨在全面解析 LLM 评测的各个方面，帮助你构建长期稳定运行的 LLM 应用。 对 LLM 进行评测，是确保其输出符合人类预期的关键环节，涉及伦理安全、准确性、相关性等多个维度。从工程实践角度看，LLM 的输出可被转化为一系列单元测…